秒杀系统库存
今天带来一套秒杀库存扣减
涉及到单体架构和集群架构 希望能给你们带来帮助 我也不想学 但是bgs不教
首先讲一下大致的扣减库存的思路
@RequestMapping("deduct_stock")
public CommonResult deductStock(){
int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("shop_stock"));
if (stock>0){
int realStock = stock -1;
stringRedisTemplate.opsForValue().set("shop_stock",realStock + "");
System.out.println("库存扣减成功 剩余库存"+realStock);
return CommonResult.ok();
}else{
System.out.println("库存扣除失败 ，库存不足");
return CommonResult.fail(888,"库存扣除失败 ，库存不足");
}
}
// 这大致就是一个扣减库存的思路 先去判断是否还有库存 然后再去扣减一个库存 替换掉原有的库存数量
// 下面开始说一下利弊
// 利：这样不会出现库存为负数的情况
// 弊：如果高并发的情况下 多用户可能会造成同时下单同一个编号的商品 （仅次于超卖）下面说一下这种情况的解决方案
@RequestMapping("deduct_stock")
public CommonResult deductStock(){
synchronized (this){ // 我们在这里加上一条同步锁 当一个请求执行完毕之后 下一个请求才能进入
int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("shop_stock"));
if (stock>0){
int realStock = stock -1;
stringRedisTemplate.opsForValue().set("shop_stock",realStock + "");
System.out.println("库存扣减成功 剩余库存"+realStock);
return CommonResult.ok();
}else{
System.out.println("库存扣除失败 ，库存不足");
return CommonResult.fail(888,"库存扣除失败 ，库存不足");
}
}
}
// 这样虽然可以解决重复下单 解决超卖问题
// 但是也仅限于单体服务器架构
// 如果是集群架构 就避免不了同时下单的问题那我们再次优化一下多集群架构重复下单的问题
@RequestMapping("deduct_stock")
public CommonResult deductStock(){
String lockKey = "lock_key";
Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "lock"); //setnx分布式锁
if (!result){
return CommonResult.fail(999,"拥挤中-稍后重试");
}else{
int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("shop_stock"));
if (stock>0){
int realStock = stock -1;
stringRedisTemplate.opsForValue().set("shop_stock",realStock + "");
System.out.println("库存扣减成功 剩余库存"+realStock);
stringRedisTemplate.delete(lockKey); //把锁删除
return CommonResult.ok();
}else{
System.out.println("库存扣除失败 ，库存不足");
stringRedisTemplate.delete(lockKey); //把锁删除
return CommonResult.fail(888,"库存扣除失败 ，库存不足");
}
}
}
// 虽然多集群不在单机 但是共用一个redis的情况下就不会出现重复下单 使用缓存中间件对其进行一个约束
// 虽然代码到这里已经可以实现了分布式锁 但是还是有问题 下面我们再次优化一下再次优化代码
@RequestMapping("deduct_stock")
public CommonResult deductStock(){
String lockKey = "lock_key";
// 设置一个同步锁过期时间 防止系统挂掉
Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "lock",10,TimeUnit.SECONDS);
if (!result){
return CommonResult.fail(999,"拥挤中-稍后重试");
}else{
try{ // 防止中级出现异常
int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("shop_stock"));
if (stock>0){
int realStock = stock -1;
stringRedisTemplate.opsForValue().set("shop_stock",realStock + "");
System.out.println("库存扣减成功 剩余库存"+realStock);
return CommonResult.ok();
}else{
System.out.println("库存扣除失败 ，库存不足");
return CommonResult.fail(888,"库存扣除失败 ，库存不足");
}
}finally { // 不管是否有异常都必须执行
stringRedisTemplate.delete(lockKey);
}
}
}到目前为止 代码已经比较完善了 但是还是会有部分问题 在高并发的场景下 如果自己的锁被别人释放的时候 也可能会出现重复下单问题 这个问题也就是出现在finally里面 所以我们最好还是多加一个判断 并且将唯一标识存起来
@RequestMapping("deduct_stock")
public CommonResult deductStock(){
String lockKey = "lock_key";
String clientId = String.valueOf(UUID.randomUUID()); // 创建下单人的唯一标识
Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, clientId,10,TimeUnit.SECONDS);
if (!result){
return CommonResult.fail(999,"拥挤中-稍后重试");
}else{
try{
int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("shop_stock"));
if (stock>0){
int realStock = stock -1;
stringRedisTemplate.opsForValue().set("shop_stock",realStock + "");
System.out.println("库存扣减成功 剩余库存"+realStock);
return CommonResult.ok();
}else{
System.out.println("库存扣除失败 ，库存不足");
return CommonResult.fail(888,"库存扣除失败 ，库存不足");
}
}finally {
if (clientId.equals(stringRedisTemplate.opsForValue().get(lockKey))){ // 如果是这个人结束
stringRedisTemplate.delete(lockKey); // 才去释放这个锁 如果不是这个人的时候 不释放这个锁
}
}
}当到这里的时候 代码量已经比刚开始多了很多了 并且也解决了一个又一个问题 但是在这里还是会有一个问题 当我们代码执行到finally的时候 如果前面的时间已经过了9秒 并且finally中又卡顿了1秒或者2秒 在高并发的情况下 会造成自己的锁已经超时释放了 然后finally执行之后删除了后面那个人的锁 这种问题也是会影响到订单重复的问题
这里就介绍一下Redisson了 如名 这也就是redis的son
依赖部分
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.redisson/redisson -->
<dependency>
<groupId>org.redisson</groupId>
<artifactId>redisson</artifactId>
<version>3.16.8</version>
</dependency>启动类部分
@Bean
public Redisson redisson(){
Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://localhost:6379").setDatabase(0);
return (Redisson) Redisson.create(config);
}
// 其他部分通过@Autowired注入就行了。。当注入了Redisson之后 我们的代码又可以减少了
@RequestMapping("deduct_stock")
public CommonResult deductStock(){
String lockKey = "lock_key";
// 获取锁对象
RLock redissonLock = redisson.getLock(lockKey);
try{
//加锁
redissonLock.lock();
int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("shop_stock"));
if (stock>0){
int realStock = stock -1;
stringRedisTemplate.opsForValue().set("shop_stock",realStock + "");
System.out.println("库存扣减成功 剩余库存"+realStock);
return CommonResult.ok();
}else{
System.out.println("库存扣除失败 ，库存不足");
return CommonResult.fail(888,"库存扣除失败 ，库存不足");
}
}finally {
// 解锁
redissonLock.unlock();
}
}下图也就是加上redisson之后的流程图
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 如果看完对你有帮助 还望一键三连~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~